蛋白质折叠结构预测问题是生物信息科学提出的基本的理论性问题。求解该问题具有生命认知科学理论上和在疾病治疗和药物研究上的意义。应用现有的仪器和手段来测定已知的大量的蛋白质链的实际结构有困难。学者们提出一种简化模型,利用现代计算机科学和技术提供的方法和工具来进行蛋白质空间折叠结构预测问题的研究。简化模型的研究具有重要意义,并且其中的HP模型在蛋白质α?螺旋结构的预测上有很高的可信度。HP模型是一种被广泛研究的简化的蛋白质折叠模型。针对HP的正方格点模型存在能量计算缺陷,本文给出一种模型上的修正,引入了三角化的HP格点模型。对模型的改进方案的形成思路进行了说明。介绍了一种高效求解NP-Hard问题的近似快速算法PERM的基本策略,算法执行步骤和改进措施;对PERM的关键函数进行介绍,深入讨论了PERM动态执行过程中表现出的对解空间的覆盖特性。应用改进的PERM算法对通用算例进行了基于2-D三角格点模型的仿真计算。对比于正方格点模型的计算结果得到了紧密的蛋白质链折叠构型图示和更低的构型最小能量值。计算结果验证了改进模型的有效性。对后续的研究从二维HP模型向三维空间模型过渡中的坐标定位问题导致的计算困难和PERM算法从深度优先搜索的实现向广度优先搜索的编程实现带来的执行效率的进一步提升方面的提出了建议。